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大模型之一步一步使用PyTorch编写Meta的Llama 3代码（六）首次归一化：均方根归一化（RMSNorm）

大模型之一步一步使用PyTorch编写Meta的Llama 3代码（七） 初始化多查询注意力

大模型之一步一步使用PyTorch编写Meta的Llama 3代码（八）旋转位置嵌入

大模型之一步一步使用PyTorch编写Meta的Llama 3代码（九） 计算自注意力

大模型之一步一步使用PyTorch编写Meta的Llama 3代码（十） 残差连接及SwiGLU FFN

大模型之一步一步使用PyTorch编写Meta的Llama 3代码（十一）输出概率分布 及损失函数计算

大模型之使用PyTorch编写Meta的Llama 3实际功能代码（一）加载简化分词器及设置参数

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大模型之使用PyTorch编写Meta的Llama 3实际功能代码（六）加载已经训练好的miniLlama3模型

Llama 3 模型家族构建安全可信赖企业级AI应用之使用 Llama Guard 保护大模型对话 （四）

Llama 3 模型家族构建安全可信赖企业级AI应用之使用 Llama Guard 保护大模型对话 （五）

Llama 3 模型家族构建安全可信赖企业级AI应用之使用 Llama Guard 保护大模型对话 （六）

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亮点

• 混合代理 (MoA) LlamaPack：LlamaIndex 整合了混合代理 (MoA)，证明开源 LLM 可以提升任务能力。MoA 在 AlpacaEval 2.0 基准测试中的表现优于 GPT-4 Omni。

• TiDB 与 LlamaIndex 的集成： PingCap 现已将其 TiDB 数据库与 LlamaIndex 的知识图谱功能集成，使其成为一个开源项目。

• RAG 和 Agents 手册：LlamaIndex 发布了有关构建 RAG 和 Agents 的详细手册。本指南通过 LlamaIndex 仪表模块和 ArizeAI 增强了可观察性。

• AtomicWork 的企业 AI 助手： AtomicWork 的企业 AI 助手 Atom 利用 LlamaIndex 处理各种数据格式，提高生产力并改善员工体验。

• RAG Over Excel 文件指南：使用 LlamaParse 以空间网格格式准确表示 Excel 文件的指南，增强数据解释并减少问答中的错误。

✨ 功能发布和增强

• 整合了TogetherAI的混合代理 (MoA)论文作为 LlamaPack，证明了开源大型语言模型 (LLM) 可以增强任务能力。该论文表明 MoA 在 AlpacaEval 2.0 基准测试中的表现优于 GPT-4 Omni。
  
  
  

• PingCap已将其 TiDB 数据库与 LlamaIndex 知识图谱功能集成在一起，现在可以作为开源项目访问。

• 发布了有关构建 RAG 和 Agents 的详细手册，通过 LlamaIndex 仪表模块和 ArizeAI 实现了整个调用堆栈的增强可观察性。

• 发布了在数据 AI 峰会上关于“在 Databricks 上构建高级研究代理”的演讲的研讨会幻灯片和笔记本。本次研讨会的重点是增强研究助理的能力，超越标准的 RAG 设置。

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